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Ingeniero(a) Machine Learning, 1

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full-time

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Location Type: Office

Location: Santiago • 🇨🇱 Chile

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Job Level

Mid-LevelSenior

Tech Stack

AWSAzureCloudDjangoDockerETLFlaskInformaticaNumpyPandasPostgresPythonPyTorchScikit-LearnSQLTableauTensorflow

About the role

  • Participar en el diseño, desarrollo e integración de aplicaciones, incorporando funcionalidades impulsadas por IA/ML y modelos de lenguaje (LLMs).
  • Impulsar la adopción de nuevas tecnologías asociadas a IA generativa, servicios cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, MCP) e integraciones que generen valor para el negocio digital.
  • Responsable del ciclo de vida de modelos ML y aplicaciones de IA (diseño, entrenamiento, fine-tuning, implementación, monitoreo y reentrenamiento automático).
  • Desarrollar y mantener pipelines y CI/CD para despliegue automatizado de modelos y código, incluyendo versionado.
  • Liderar buenas prácticas en desarrollo ML/AI y coaching a otros miembros del equipo.
  • Participar en el modelamiento, preparación y features para entrenamiento de modelos, aplicando técnicas de ETL, feature stores y optimización de datos.
  • Desarrollar pruebas de concepto con LLMs, sistemas RAG y MVP de IA que validen casos de uso de negocio en plazos acotados.
  • Administrar y optimizar recursos cloud para ML (Dockers, APIs), asegurando eficiencia de costos y rendimiento.
  • Implementar sistemas de monitoreo de modelos, detección de drift y alertas de performance en producción.
  • Mantener actualizada la documentación técnica de modelos, experimentos y arquitecturas ML en repositorios colaborativos.
  • Colaborar con product managers y stakeholders para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas de IA escalables.
  • Brindar soporte técnico en demos de IA y presentaciones a clientes cuando sea requerido.

Requirements

  • Formación profesional en Ciencias de la Ingeniería, tales como Electrica, Informatica, Matemáticas, Estadística, Mecánica, Ingeniería de Datos o carrera afín.
  • Contar con al menos 4-6 años de experiencia en Machine Learning Engineering con enfoque en producción (Excluyente).
  • Fundamentos ML/Estadística: Sólida formación en estadística aplicada, modelado predictivo (supervisado/no supervisado), series de tiempo, y análisis de datos estructurados/no estructurados.
  • Python Avanzado (Excluyente): Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels para análisis estadístico y preparación de datos.
  • Deep Learning y LLMs: PyTorch/TensorFlow, Transformers, experiencia práctica con fine-tuning de LLMs y sistemas RAG.
  • Desarrollo y Producción: Django/Flask para APIs ML, LangChain para aplicaciones LLM, desarrollo de agentes inteligentes y sistemas conversacionales.
  • Bases de Datos: SQL avanzado (PostgreSQL), experiencia con TimescaleDB o Influx para series de tiempo, vector databases para embeddings.
  • MLOps y Despliegue: Git, Azure DevOps/AWS CodePipeline, CI/CD para modelos ML, Docker, containerización de modelos.
  • Cloud ML: Azure ML/AWS SageMaker, servicios de IA cloud, deployment escalable, optimización de costos.
  • Visualización y Análisis: Tableau/Power BI para reportería de negocio.
  • Ingles conversacional.
  • Deseables: NLP avanzado, experiencia en area de minería/industrial, conocimientos protocolos industriales como OPC, Automatizacion APC, etc..
Benefits
  • No especificados 📊 Check your resume score for this job Improve your chances of getting an interview by checking your resume score before you apply. Check Resume Score

Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard skills
Machine Learning EngineeringPythonDeep LearningLLMsStatistical AnalysisPredictive ModelingETLCI/CDDockerSQL
Soft skills
LeadershipCoachingCollaborationTechnical SupportCommunication